사물인터넷(IoT) 및 증강 현실(Augmented Reality) 시작하기 교육 과정

증강 현실(Augmented Reality, AR) 기술은 실제 세계의 객체에 디지털 이미지를 통합하여 사용자가 환경과 상호작용하는 방식을 향상시킵니다.

이 강사 주도형 라이브 트레이닝에서 참가자들은 증강 현실(AR) 기술의 기초와 주요 AR 제품에 대해 배우며 AR 모바일 애플리케이션을 개발하는 과정을 경험하게 됩니다.

이 교육을 마치면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• AR 모바일 애플리케이션 개발
• 이미지 인식 및 객체 추적 적용
• 지리 위치 기능 사용
• AR 콘텐츠를 위한 ARAF 형식 이해

대상

• 창업가
• 콘텐츠 제작자, 기자, 또는 교사
• 웹 디자이너
• 앱 개발자

코스 형식

• 강의와 토론, 연습 및 실습 위주

증강 현실(Augmented Reality, AR)은 가상 컴퓨터 생성 요소와 물리적 현실 환경을 결합하여 사용자 경험을 향상시키는 기술입니다. AR의 채택은 다양한 산업에서 성장을 보이고 있습니다.

이 강사 주도형 라이브 트레이닝에서 참가자들은 다양한 비즈니스와 산업 응용 프로그램을 위한 증강 현실 Android 애플리케이션을 구축하는 방법을 학습하게 됩니다.

이 트레이닝을 마치면 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• AR의 기본 개념을 이해합니다.
• Vuforia 및 Unity와 같은 AR 애플리케이션을 구축하기 위해 필수 프레임워크와 도구를 설치 및 구성합니다.
• 컴퓨터 생성 데이터를 실시간 현실 데이터 위에 겹쳐서 표시하는 AR Android 애플리케이션을 구축합니다.
• 증강 현실 Android 애플리케이션을 문제 해결, 테스트 및 배포합니다.

대상

• 개발자
• 엔지니어

코스 형식

• 강의와 토론, 연습, 그리고 실습이 혼합된 형식입니다.

비고

• 이 코스를 맞춤형으로 요청하려면, 개별적으로 문의하여 조치를 취해 주시기 바랍니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 ARCore을(를) 사용하여 증강 현실 앱을 구축 및 향상하고 가상 콘텐츠를 현실 세계에 통합하려는 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• ARCore 앱 개발을 시작하는 데 필요한 개발 환경을 설정합니다.
• 모바일 앱에 대한 현실적인 가상 경험을 만들기 위한 UX 디자인 지침을 이해합니다.
• 몰입형 시뮬레이션을 실행하여 AR 앱 성능을 테스트하세요.
• ARCore 기능을 최적화하여 기존 모바일 앱을 향상시킵니다.

ARToolKit은 Augmented Reality (AR) 애플리케이션을 생성하기 위한 오픈 소스 추적 라이브러리입니다. Windows, Linux, Mac, Android 및 iOS을 지원합니다.

강사가 진행하는 이 실시간 교육에서 참가자는 ARToolKit을 사용하여 증강 현실 모바일 애플리케이션을 만드는 방법을 배웁니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 가상 이미지를 실제 세계에 중첩하는 모바일 애플리케이션을 개발합니다.
• 조명을 조정하고 문제를 해결하기 위해 비디오를 사전 처리합니다.
• OpenCV, Unity, OpenSceneGraph 및 모바일 장치의 GPS, 나침반, 카메라 보정 유틸리티를 비롯한 타사 도구 및 기능과 ARToolKit을 통합합니다.

과정 형식

• 대화형 강의 및 토론.
• 연습과 실습이 많아요.
• 라이브 랩 환경에서의 실습 구현.

코스 사용자 정의 옵션

• 본 과정에서 개발된 모바일 애플리케이션은 타겟 Android 및/또는 iOS이 될 수 있습니다. 선호 사항을 요청하려면 당사에 연락하여 준비하십시오.

기술의 발전과 정보의 양 증가로 인해 정부를 포함한 다양한 산업 분야에서 비즈니스 수행 방식이 변화하고 있습니다. Go 모바일 장치 및 애플리케이션, 스마트 센서 및 장치, 클라우드 컴퓨팅 솔루션, 시민 대면 포털의 급속한 성장으로 인해 정부 데이터 생성 및 디지털 보관 비율이 증가하고 있습니다. 디지털 정보가 확장되고 복잡해짐에 따라 정보 관리, 처리, 저장, 보안 및 폐기도 더욱 복잡해집니다. 새로운 캡처, 검색, 발견 및 분석 도구는 조직이 구조화되지 않은 데이터에서 통찰력을 얻는 데 도움이 됩니다. 정부 시장은 정보가 전략적 자산이며, 정부가 임무 요구 사항을 더 잘 충족하고 충족하기 위해 정형 정보와 비정형 정보를 모두 보호, 활용 및 분석해야 한다는 사실을 깨닫는 전환점에 있습니다. 정부 지도자들은 임무를 성공적으로 완수하기 위해 데이터 기반 조직을 발전시키기 위해 노력하면서 이벤트, 사람, 프로세스 및 정보 전반에 걸쳐 종속성을 상호 연관시킬 수 있는 기반을 마련하고 있습니다.

가장 파괴적인 기술의 매시업을 통해 고부가가치 정부 솔루션이 만들어질 것입니다.

모바일 장치 및 애플리케이션 클라우드 서비스 소셜 비즈니스 기술 및 네트워킹 Big Data 및 분석

IDC는 2020년까지 IT 산업 규모가 현재보다 약 1조 7000억 달러 더 많은 5조 달러에 이를 것이며, 업계 성장의 80%가 이러한 3차 플랫폼 기술에 의해 주도될 것으로 예측하고 있습니다. 장기적으로 이러한 기술은 증가하는 디지털 정보의 복잡성을 처리하는 핵심 도구가 될 것입니다. Big Data은 지능형 산업 솔루션 중 하나이며, 관련 및 비관련, 구조화 및 비구조화 등 대량의 데이터를 분석하여 밝혀진 패턴을 기반으로 정부가 조치를 취함으로써 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 해줍니다.

그러나 이러한 성과를 달성하려면 단순히 엄청난 양의 데이터를 축적하는 것보다 훨씬 더 많은 것이 필요합니다. "이러한 볼륨을 이해하려면 방대하고 다양한 정보 스트림에서 유용한 지식을 분석하고 추출할 수 있는 최첨단 도구와 기술이 필요합니다."라고 Tom Kalil과 백악관 과학기술정책실의 Fen Zhao는 OSTP 블로그에 글을 올렸습니다.

백악관은 2012년에 국가 Big Data 연구 및 개발 이니셔티브를 설립하면서 기관들이 이러한 기술을 찾을 수 있도록 돕기 위한 조치를 취했습니다. 이 이니셔티브에는 Big Data의 폭발적인 증가를 최대한 활용하기 위한 2억 달러 이상이 포함되었으며 이를 위해 필요한 도구가 포함되었습니다. 그것을 분석하십시오.

Big Data이 제기하는 과제는 그 가능성이 고무적인 만큼 위협적입니다. 데이터를 효율적으로 저장하는 것은 이러한 과제 중 하나입니다. 늘 그렇듯 예산은 부족하므로 기관은 메가바이트당 스토리지 가격을 최소화하고 사용자가 원할 때 필요한 방식으로 데이터를 얻을 수 있도록 쉽게 액세스할 수 있는 위치에 데이터를 보관해야 합니다. 막대한 양의 데이터를 백업하면 문제가 더욱 커집니다.

데이터를 효과적으로 분석하는 것은 또 다른 주요 과제입니다. 많은 기관에서는 방대한 데이터를 조사하고 보다 효율적으로 운영하는 데 도움이 되는 추세를 파악하는 데 사용할 수 있는 상용 도구를 사용합니다. (MeriTalk의 최근 연구에 따르면 연방 IT 경영진은 Big Data이 기관이 임무 목표를 달성하는 동시에 5,000억 달러 이상을 절약하는 데 도움이 될 수 있다고 생각하는 것으로 나타났습니다.)

또한 맞춤형으로 개발된 Big Data 도구를 통해 기관은 데이터 분석 요구 사항을 해결할 수 있습니다. 예를 들어, Oak Ridge National Laboratory의 컴퓨터 데이터 분석 그룹은 Piranha 데이터 분석 시스템을 다른 기관에서 사용할 수 있도록 만들었습니다. 이 시스템은 의료 연구자들이 대동맥류가 발생하기 전에 의사에게 경고할 수 있는 링크를 찾는 데 도움이 되었습니다. 또한 이력서를 선별하여 채용 후보자와 채용 관리자를 연결하는 등 보다 일상적인 작업에도 사용됩니다.

이 강사는 온라인 또는 현장에서 실시간으로 진행되는 교육으로, 고급 수준의 기하학 전문가, 건축가, 엔지니어를 대상으로 합니다. 이들은 Construct3D를 사용하여 공간 인식 능력을 향상시키고, 복잡한 구조를 설계하며, 기하학 개념을 실제 시나리오에 적용하는 데 관심이 있습니다.

이 교육을 통해 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• 고급 기하학 구성 및 응용 기술을 마스터합니다.
• 공간 인식과 3D 시각화에 능숙해집니다.
• 증강 현실에서 복잡한 기하학적 형태를 설계하고 조작합니다.
• 전문적인 실무에서 증강 현실과 기하학 설계를 통합합니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 다양한 산업에서 효율성, 실시간 처리 및 혁신을 가능하게 하는 IoT 및 엣지 컴퓨팅의 잠재력을 이해하고자 하는 중급 IT 전문가와 비즈니스 관리자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• IoT와 엣지 컴퓨팅의 원리와 디지털 혁신에서의 역할을 이해해보세요.
• 제조, 물류, 에너지 부문에서 IoT 및 엣지 컴퓨팅의 사용 사례를 파악합니다.
• 엣지 및 클라우드 컴퓨팅 아키텍처와 배포 시나리오를 구분합니다.
• 예측적 유지 관리 및 실시간 의사 결정을 위한 엣지 컴퓨팅 솔루션을 구현합니다.

이 강사는 주제별로 직접 강의하는, 실시간 온라인 또는 오프라인 교육으로, 중간 수준의 개발자, 시스템 아키텍트, 그리고 산업 전문가들이 IoT 애플리케이션을 지능적인 데이터 처리 및 분석 기능으로 향상시키기 위해 Edge AI를 활용하고자 하는 사람들을 대상으로 합니다.

이 교육을 마친 후, 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 될 것입니다:

• Edge AI의 기본 개념과 IoT에서의 응용을 이해합니다.
• IoT 디바이스에 대한 Edge AI 환경을 설정하고 구성합니다.
• IoT 애플리케이션에 대한 Edge 디바이스에서 AI 모델을 개발하고 배포합니다.
• IoT 시스템에서 실시간 데이터 처리 및 의사결정을 구현합니다.
• Edge AI를 다양한 IoT 프로토콜 및 플랫폼과 통합합니다.
• IoT에서의 Edge AI에서 윤리적 고려사항과 최선의 실천 방법을 다루습니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Edge Computing을 사용하여 소스 네트워크에 있는 스마트 장치를 활용하여 더 빠른 성능을 위해 데이터 관리를 분산하려는 제품 관리자와 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Edge Computing의 기본 개념과 장점을 이해하세요.
• Edge Computing을 적용할 수 있는 사용 사례와 예를 식별하세요.
• 보다 빠른 데이터 처리와 운영 비용 절감을 위한 Edge Computing 솔루션을 설계하고 구축하세요.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 라이브 교육(온라인 또는 현장)은 Federated Learning을 적용하여 IoT 및 엣지 컴퓨팅 솔루션을 최적화하려는 중급 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• IoT 및 엣지 컴퓨팅에서 Federated Learning의 원리와 이점을 이해하세요.
• IoT 기기에 Federated Learning 모델을 구현하여 분산형 AI 처리를 구현합니다.
• 엣지 컴퓨팅 환경에서 지연 시간을 줄이고 실시간 의사 결정을 개선하세요.
• IoT 시스템의 데이터 개인정보 보호 및 네트워크 제약과 관련된 과제를 해결합니다.

다른 기술과 달리 IoT는 핵심 엔지니어링-기계, Electronics, 펌웨어, 미들웨어, 클라우드, 분석 및 모바일의 거의 모든 분야를 포괄하는 훨씬 더 복잡합니다. 각 엔지니어링 계층에는 경제, 표준, 규정 및 진화하는 최신 기술의 측면이 있습니다. IoT 엔지니어링의 이러한 모든 중요한 측면을 다루는 적당한 코스가 처음으로 제공됩니다.

요약

사물인터넷의 최신 기술을 포괄하는 고급 교육 프로그램

여러 기술 도메인에 걸쳐 IoT 시스템과 그 구성 요소에 대한 인식을 개발하고, 이것이 기업과 조직에 어떻게 도움이 될 수 있는지 알아봅니다.

산업 IoT, 스마트 시티, 소매, 여행 및 운송, 연결된 장치 및 사물을 중심으로 한 사용 사례 등 다양한 산업 도메인에서 실제 IoT 배포를 보여주는 모델 IoT 애플리케이션의 라이브 데모

대상 청중

각 조직 내에서 사업 및 운영 프로세스를 담당하는 관리자는 IoT를 활용해 시스템과 프로세스를 보다 효율적으로 만드는 방법을 알고 싶어합니다.

새로운 사업을 시작하고 IoT 기술 환경을 더 잘 이해하여 이를 효과적으로 활용하는 방법을 알아보고자 하는 기업가와 투자자.

사물 인터넷 또는 IoT 시장 가치에 대한 추정치는 엄청납니다. IoT는 정의상 전체 소비자, 기업 대 기업 및 정부 산업을 포괄하는 통합되고 확산된 장치, 센서 및 컴퓨팅 파워 계층이기 때문입니다. IoT는 점점 더 많은 연결을 차지할 것입니다. 현재 19억 개의 장치, 2018년까지 90억 개의 장치가 될 것입니다. 그 해에는 스마트폰, 스마트 TV, 태블릿, 웨어러블 컴퓨터 및 PC를 합친 수와 거의 같을 것입니다.

소비자 분야에서는 주방 및 가전제품, 주차, RFID, 조명 및 난방 제품, 산업용 인터넷의 여러 응용 분야 등 많은 제품과 서비스가 이미 IoT로 전환되었습니다.

그러나 IoT의 기본 기술은 M2M 통신이 인터넷이 탄생한 이래로 존재했기 때문에 새로운 것이 아닙니다. 그러나 지난 몇 년 동안 바뀐 것은 모든 가정에서 스마트폰과 태블릿이 압도적으로 채택되면서 저렴한 무선 기술이 다수 추가되었다는 것입니다. 모바일 기기의 폭발적인 성장으로 인해 IoT에 대한 현재 수요가 발생했습니다.

IoT 사업의 무한한 기회로 인해 많은 중소기업이 IoT 골드 러시의 열풍에 뛰어들었습니다. 또한 오픈 소스 전자 제품과 IoT 플랫폼의 등장으로 IoT 시스템을 개발하고 대규모 생산을 관리하는 데 드는 비용이 점점 저렴해지고 있습니다. 기존 전자 제품 소유자는 기기를 인터넷이나 모바일 앱과 통합해야 한다는 압박을 받고 있습니다.

본 교육은 IoT 애호가/기업가들이 IoT 기술과 비즈니스의 기본을 파악할 수 있도록 신흥 산업에 대한 기술 및 비즈니스를 검토하기 위한 것입니다.

과정 목표

이 과정의 주요 목표는 가정 및 도시 자동화(스마트 홈 및 도시), 산업용 인터넷, 의료, Govt., 모바일 셀룰러 및 기타 분야에서 새로운 기술 옵션, 플랫폼 및 IoT 구현 사례 연구를 소개하는 것입니다.

IoT의 모든 요소에 대한 기본 소개-기계, Electronics/센서 플랫폼, 무선 및 유선 프로토콜, 모바일 대 Electronics 통합, 모바일 대 엔터프라이즈 통합, 데이터 분석 및 전체 제어 평면

사물인터넷을 위한 M2M 무선 프로토콜 - WiFi, Zigbee/Zwave, Bluetooth, ANT+: 언제, 어디에서 어떤 것을 사용해야 할까?

모바일/데스크톱/웹 앱 - 등록, 데이터 수집 및 제어용 - IoT용 M2M 데이터 수집 플랫폼 사용 가능 - Xively, Omega 및 NovoTech 등

IoT에 대한 보안 이슈와 보안 솔루션

IoT를 위한 오픈 소스/상업용 전자 플랫폼-Raspberry Pi, Arduino, ArmMbedLPC 등

AWS-IoT 앱을 위한 오픈소스/상업용 기업 클라우드 플랫폼, Azure - IoT, Watson-IOT 클라우드 및 기타 소규모 IoT 클라우드

홈 오토메이션, 연기 경보기, 자동차, 군사, 홈 헬스케어 등과 같은 일반적인 IoT 기기의 비즈니스 및 기술에 대한 연구.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육에서 참가자는 샘플 NB-IoT 기반 애플리케이션을 개발하고 배포하면서 NB-IoT(LTE Cat NB1이라고도 함)의 다양한 측면에 대해 알아봅니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• NB-IoT의 다양한 구성 요소를 식별하고 생태계를 형성하기 위해 어떻게 함께 맞춰야 하는지 알아보세요.
• NB-IoT 장치에 내장된 보안 기능을 이해하고 설명하세요.
• NB-IoT개의 장치를 추적하는 간단한 애플리케이션을 개발하세요.

이것은 AR에 대한 일반적인 소개이며 더 깊이 있고 집중된 2 일 코스가 뒤따라 올 수 있습니다.

ThingsBoard은 IoT 솔루션을 위한 장치 관리, 데이터 수집, 처리 및 시각화를 제공하는 오픈 소스 IoT 플랫폼입니다.

강사가 진행하는 이 실시간 교육에서 참가자는 ThingsBoard을 IoT 솔루션에 통합하는 방법을 배웁니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 설치 및 구성 ThingsBoard
• ThingsBoard 기능 및 아키텍처의 기본 사항을 이해합니다.
• ThingsBoard을 사용하여 IoT 애플리케이션을 구축하세요.
• 원격 측정 장치 데이터 라우팅을 위해 Kafka와 통합 ThingsBoard
• 여러 장치의 데이터 집계를 위해 ThingsBoard을 Apache Spark과 통합합니다.

청중

• 소프트웨어 엔지니어
• 하드웨어 엔지니어
• 개발자

과정 형식

• 일부 강의, 일부 토론, 연습 및 집중적인 실습

메모

• 이 과정에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면 당사에 연락하여 준비하세요.

이 강사 지도형 실시간 교육은 대한민국 (온라인 또는 현장)에서 VR과 AR 기술을 활용하여 산업 자동화 환경에서 VR/AR 솔루션을 설계, 개발 및 구현하고자 하는 중급 수준의 자동화 엔지니어를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자들이 할 수 있는 일:

• VR과 AR 기술의 기본 사항을 이해합니다.
• 산업 자동화에서의 VR/AR 응용 프로그램을 탐구합니다.
• VR/AR 도구와 소프트웨어를 직접 경험합니다.
• 자동화 프로젝트를 위한 VR/AR 솔루션을 설계하고 개발하는 법을 배웁니다.
• VR/AR 기술을 기존 자동화 시스템과 통합합니다.